# REFED emotion dataset (EEG-fNIRS)：EEG 解码结果

观看视频时自评的效价与唤醒度：一项存储片段诊断

REFED（A Subject Real-time Dynamic Labeled EEG-fNIRS Synchronized Recorded Emotion Dataset）收录 32 名健康被试观看 15 段诱发情绪的视频时同步记录的 EEG 与 fNIRS，效价与唤醒度由被试本人实时、连续地标注。由 Xiaojun Ning、Ziyu Jia 等人以 CC BY-NC-SA 4.0 发布在 Hugging Face 上，访问需申请并同意仅作非商业用途、不对人类被试造成伤害；数据集在 NeurIPS 2025（Datasets and Benchmarks Track）上描述。这里只用到两个标称被试文件夹中存储的 EEG 片段。

**又称** REFED · A Subject Real-time Dynamic Labeled EEG-fNIRS Synchronized Recorded Emotion Dataset · REFED2025/REFED-dataset · Ning et al. (2025)

简介来源 [huggingface.co](https://huggingface.co/datasets/REFED2025/REFED-dataset) · [papers.neurips.cc](https://papers.neurips.cc/paper_files/paper/2025/file/2bf0ed7c35d9d84128e7f7c72ab76402-Paper-Datasets_and_Benchmarks_Track.pdf)

## 出现在

- [一个小规模试点能说明什么、不能说明什么？](https://bci.report/zh/topics/pilot-studies/#refed)

## 已发布的结果

下面每个数字都直接取自经过审核的下载文件，没有为本页重新计算。

### 试点研究 · REFED 存储片段，一项计算诊断

连同协议阅读： [试点研究](https://bci.report/zh/topics/pilot-studies/#refed) · [pilot-studies-update.json](https://bci.report/data/pilot-studies-update.json)

| 方法 | 条件 | 指标 | 数值 | 被试 |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| EEG 岭回归（相对频带功率） | 共享视频，留出一个文件夹（刺激是熟悉的） | 两轴等权平均绝对误差，原始自评标度（越低越好） | 107.182 | 2 个标称被试文件夹 |
| 训练集总体均值 — 参考或对照，不是解码模型 | 共享视频，留出一个文件夹（刺激是熟悉的） | 两轴等权平均绝对误差，原始自评标度（越低越好） | 40.287 | 2 个标称被试文件夹 |
| 训练集按视频编号查表 — 参考或对照，不是解码模型 | 共享视频，留出一个文件夹（刺激是熟悉的） | 两轴等权平均绝对误差，原始自评标度（越低越好） | 27.325 | 2 个标称被试文件夹 |
| 时长 / 数字视频编号岭回归 — 参考或对照，不是解码模型 | 共享视频，留出一个文件夹（刺激是熟悉的） | 两轴等权平均绝对误差，原始自评标度（越低越好） | 37.910 | 2 个标称被试文件夹 |
| EEG 岭回归（相对频带功率） | 文件夹与视频编号一起留出 | 两轴等权平均绝对误差，原始自评标度（越低越好） | 91.984 | 2 个标称被试文件夹 |
| 训练集总体均值 — 参考或对照，不是解码模型 | 文件夹与视频编号一起留出 | 两轴等权平均绝对误差，原始自评标度（越低越好） | 41.032 | 2 个标称被试文件夹 |
| 训练集按视频编号查表 — 参考或对照，不是解码模型 | 文件夹与视频编号一起留出 | 两轴等权平均绝对误差，原始自评标度（越低越好） | 41.032 | 2 个标称被试文件夹 |
| 时长 / 数字视频编号岭回归 — 参考或对照，不是解码模型 | 文件夹与视频编号一起留出 | 两轴等权平均绝对误差，原始自评标度（越低越好） | 47.098 | 2 个标称被试文件夹 |

2 个标称被试文件夹，观看同样的 15 段视频：共 30 个片段，并不是同样多的独立个体，所以不报告区间或显著性检验。两种条件下，EEG 岭回归的误差都比每个不用 EEG、只用训练集信息的对照大。共享视频时，按同一视频查表的误差最小，因为熟悉的刺激本身就能带来预测；两者一起留出时，它找不到对应的视频，结果等于总体均值。目标值是每个片段存储的效价与唤醒度标签在已发布原始标度上的均值，不是 SAM 评分。存储的 EEG 单位、EEG 与评分之间的时钟以及裁剪的端点都没有确定，评分均值在这个设计之前就已看过。不作任何生理、神经或群体层面的声明；不进入任何排行榜。

## 来源与许可

### REFED emotion dataset (EEG-fNIRS)

**署名** Xiaojun Ning, Jing Wang, Zhiyang Feng, Tianzuo Xin, Shuo Zhang, Shaoqi Zhang, Zheng Lian, Yi Ding, Youfang Lin and Ziyu Jia · REFED: A Subject Real-time Dynamic Labeled EEG-fNIRS Synchronized Recorded Emotion Dataset, NeurIPS 2025 Datasets and Benchmarks Track. Data: REFED2025/REFED-dataset on Hugging Face, revision 0298355c2823946ac5800b2ec12a082bf2dcd01b, CC BY-NC-SA 4.0, gated. Derived analysis by BCI Report; not endorsed by the authors.

[CC BY-NC-SA 4.0 ↗](https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/) · [数据集记录 ↗](https://huggingface.co/datasets/REFED2025/REFED-dataset)

BCI Report 不转发任何记录。这些是 BCI Report 在上述许可下计算的聚合测量；数据仍归其创建者所有。

[全部数据集 →](https://bci.report/zh/datasets/) · [全部方法 →](https://bci.report/zh/methods/)

## 引用本页

BCI Report. *REFED emotion dataset (EEG-fNIRS)：EEG 解码结果*[EB/OL]. (2026-10-12). https://bci.report/zh/datasets/refed/

数字来自发布 [`pilot-studies-update-20261012`](https://bci.report/zh/releases/#pilot-studies-update-20261012)（2026-10-12）。也请同时引用上游数据集：其署名就在本页。

每个发布版本都在 Zenodo 存档：[doi:10.5281/zenodo.23123296](https://doi.org/10.5281/zenodo.23123296)。 [本站及各次发布的 BibTeX →](https://bci.report/zh/api/#cite-heading) · [CITATION.cff ↗](https://raw.githubusercontent.com/twu3202/bci-report/main/CITATION.cff)（英文）

---
本文是 https://bci.report/zh/datasets/refed/ 的 Markdown 版本，由已发布的网页生成。数字均为聚合结果；使用条款见 https://bci.report/data-use/（英文）。